1、Redis是什么鬼？

Redis是一个简单的，高效的，分布式的，基于内存的缓存工具。
假设好服务器后，通过网络连接（类似数据库），提供Key－Value式缓存服务。

简单，是Redis突出的特色。
简单可以保证核心功能的稳定和优异。

2、性能

性能方面：Redis是足够高效的。
和Memecached对比，在数据量较小大情况下，Redis性能更优秀。
数据量大到一定程度的时候，Memecached性能稍好。

简单结论：但总体上讲Redis性能已经足够好。

// Ref： Redis性能测试 http://www.cnblogs.com/lulu/archive/2013/06/10/3130878.html
原则：Value大小不要超过1390Byte。

3、数据类型

Redis支持5种数据类型：字符串、Map、List、Set、Sorted Set。
List特别适合用于实现队列。提供的操作包括：
从左侧（或右侧）放入一个元素，从右侧（或左侧）取出一个元素，读取某个范围的元素，删除某个范围的元素。

Sorted Set中元素是唯一的，可以通过名字找。
Map可以高效地通过key找。
假如我们需要实现finishTash（taskId），需要通过名字在队列中找元素，上面两个可能会用到。

4、原子操作

实现分布式队列首要问题是：不能出现并发问题。

Redis是底层是单线程的，命令执行是原子操作，支持事务，契合了我们的需求。

Redis直接提供的命令都是原子操作，包括lpush、rpop、blpush、brpop等。

Redis支持事务。通过类似 begin…[cancel]…commit的语法，提供begin…commit之间的命令为原子操作的功能，之间命令对数据的改变对其他操作是不可见的。类似关系型数据库中的存储过程，同时提供了最高级别的事务隔离级别。

Redis支持脚本，每个脚本的执行是原子性的。

做了一下并发测试：
写了个小程序，随机对List做push或pop操作，push的比pop的稍多。
记录每次处理的详细信息到数据库。
最后把List中数据都pop出来，详细记录每次pop详细信息。
统计push和pop是否相等，统计针对每条数据是否都有push和pop。
500并发，没有出现并发问题。

5、集群

实现分布式队列另一个重要问题是：不能出现单点故障。

Redis支持Master－Slave数据复制，从服务器设置 slave－of master－ip：port 即可。
集群功能可以由客户端提供。
客户端使用哨兵，可自动切换主服务器。

由于队列操作都是写操作，从服务器主要目的是备份数据，保证数据安全。

如果想基于 sharding 做多master集群，可以结合 zookeeper 自己做。

Redis 3.0支持集群了，还没细看，应该是个好消息，等大家都用起来，没什么问题的话，可以考虑试试看。

如果 master 宕掉，怎么办？
“哨兵”会选出一个新的master来。产生过程中，消息队列暂停服务。
最极端的情况，所有Redis都停了，当消息队列发现Redis停止响应时，对业务系统的请求应抛出异常，停止队列服务。
这样会影响业务，业务系统下订单、审批等操作会失败。如果可以接受，这是一种方案。
Redis整个集群宕掉，这种情况很少发生，如果真发生了，业务系统停止服务也是可以理解的。

如果想要在Redis整个集群宕掉的情况下，消息队列仍继续提供服务。
方法是这样的：
启用备用存储机制，可以是zookeeper、可以是关系型数据库、可以是另外可用的Memecached等。
本地内存存储是不可取的，首先，同步多个客户端虚拟机内存数据太复杂，相当于自己实现了一个Redis，其次，保证内存数据存储安全太复杂。
备用存储机制相当于实现了另外一个版本的消息队列，逻辑一致，底层存储不同。这个实现可以性能低一些，保证最基本的原则即可。
想要保证不出现并发问题，由于消息队列程序同时运行在多个虚拟机中，对象锁、方法锁无效。需要有一个独立于虚拟机的锁机制，zookeeper是个好选择。
将关系型数据库设置为最高级别的事务隔离级别，太傻了。除了zk有其他好办法吗？

Redis集群整个宕掉的同时Zookeeper也全军覆没怎么办？
这个问题是没有尽头的，提供了第二备用存储、第三备用存储、第四备用存储、…，理论上也会同时宕掉，那时候怎么办？
有钱任性的土豪可以继续，预算有限的情况，能做到哪步就做到哪步。

6、持久化

分布式队列的应用场景和缓存的应用场景是不一样的。

如果有没来得及持久化的数据怎么办？
从业务系统的角度，已经成功发送给消息队列了。
消息队列也以为Redis妥妥地收好了。
可Redis还没写到日记里，更没有及时通知小伙伴，挂了。可能是断电了，可能是进程被kill了。

后果会怎样？
已经执行过的任务会再次执行一遍。
已经放到队列中的任务，消失了。
标记为已经完成的任务，状态变为“进行中”了，然后又被执行了一遍。
后果不可接受。

分布式队列不允许丢数据。
从业务角度，哪怕丢1条数据也是无法接受的。
从运维角度，Redis丢数据后，如果可以及时发现并补救，也是可以接受的。

从架构角度，队列保存在Redis中，业务数据（包括任务状态）保存在关系型数据库中。
任务状态是从业务角度确定的，消息队列不应该干涉。如果业务状态没有统一的规范和定义，从业务数据比对任务队列是否全面正确，就只能交给业务开发方来做。
从分工上来看，任务队列的目的是管理任务执行的状态，业务系统把这个职责交给了任务队列，业务系统自身的任务状态维护未必准确。
结论：任务队列不能推卸责任，不能丢数据是核心功能，不能打折扣。

采用 Master－Slave 数据复制模式，配置bgsave，追加存储到aof。

在从服务器上配置bgsave，不影响master性能。

队列操作都是写操作，master任务繁重，能让slave分担的持久化工作，就不要master做。

rdb和aof两种方法都用上，多重保险。
appendfsync设为always。// 单节点测性能，连续100000次算平均时间，和per second比对，性能损失不大。
性能会有些许损失，但任务执行为异步操作，无需用户同步等待，为了保证数据安全，这样是值得的。

当运维需要重启Master服务器的时候，采取这样的顺序：
1. 通过 cli shutdown 停止master服务器， master交代完后事后，关掉自己。这时候“哨兵”会找一个新的master出来。
万万不可以直接kill或者直接打开防火墙中断master和slave之间的连接。
master 对外防火墙，停止对外服务，Master 自动切换到其他服务器上， 原 Master 继续持久化 aof，发送到原来各从服务器。
2. 在原 master 上进行运维操作。
3. 启动原 master，这时候它已经是从服务器了。耐心等待它从新 master 获取最新数据。观察 redis 日志输出，确认数据安全。
4. 对新的 master 重复1-3的操作。
5. 将以上操作写成脚本，自动化执行，避免人为错误。